Somos un campus sanitario de referencia que comprende todos los campos de la salud: la asistencia, la investigación, la docencia y la gestión.
La profesionalidad, el compromiso y la investigación de los profesionales del Campus son elementos clave para poder ofrecer una asistencia excelente.
Apostamos por la investigación como herramienta para aportar soluciones a los retos que nos encontramos día a día en el campo de la asistencia médica.
Gracias a nuestro personal asistencial, docente y de investigación trabajamos para incorporar nuevos conocimientos para generar valor en los pacientes, a los profesionales y a la misma organización.
Generamos, transformamos y transmitimos conocimiento en todos los ámbitos de las ciencias de la salud para formar a los futuros profesionales.
La vocación de comunicación nos define. Te abrimos la puerta a todo lo que pasa en el Vall d'Hebron Barcelona Hospital Campus y te animamos a compartirlo.
Donación para hospital
Donación para investigación
Webinar VHIR Pere Canals Fòrum d'Inteligències Artificials – Segmentació vascular amb Deep Learning: obrint noves possibilitats en la investigació en Ictus.
Speaker: Pere Canals, Reserch Engineer at Vall d'Hebron Institut de Recerca (VHIR) - Stroke Unit
Resum: Dins del món del Machine Learning (ML), el Deep Learning (DL) ens permet aportar solucions extremadament complexes a problemes que fins fa poc inevitablement requerien intel·ligència humana o fins i tot eren pràcticament inabordables. En el nostre cas, hem entrenat una xarxa neuronal completament convolucional (U-Net) per a la segmentació de l’arbre arterial en el tronc superior, des de l’arc aòrtic fins a les artèries cerebrals, a partir d’imatges angiogràfiques de tomografia computada (CTA) de pacients d’ictus isquèmic. Introduirem els mecanismes que permeten l’aprenentatge de les xarxes neuronals profundes i parlarem sobre el paper de les dades en el DL utilitzant experiments que hem desenvolupat en la nostra recerca. Presentarem els nostres resultats i acabarem discutint com el ML pot ajudar-nos a dissenyar aplicacions amb valor clínic en el context de l’Ictus.
CV: Pere Canals és un investigador predoctoral en el Grup de Recerca en Ictus del VHIR, en el camp d'anàlisi d'imatge mèdica i visió per computador. És graduat en enginyeria física el 2018 (UPC), i té un màster en enginyería biomèdica obtingut el 2020 (UB-UPC). El febrer del 2019 es va vincular amb la Unitat d'Ictus de l'Hospital Vall d'Hebron on va començar a fer recerca en impressió 3D per al desenvolupament de models neurovasculars per a simulació, i més recentment en el camp de la intel·ligència artificial aplicada a l'anàlisi d'imatge mèdica. Durant el programa de màster, una estada a la universitat d'enginyeria TU Delft (Països Baixos) li va permetre endinsar-se en el món del Deep Learning, en el que ha desenvolupat la tèsis de màster dins de la seva activitat al VHIR sobre l'aplicació d'algoritmes de Deep Learning per la segmentació vascular. Prèviament, va tenir la oportunitat de desenvolupar el treball de fi de grau a l'escola tècnica Technion de Haifa (Israel), on la recerca que va portar a càrrec li va permetre publicar els seus dos primers articles científics.
Inscriu-te aquí
La inscripció és gratuïta
La aceptación de estas condiciones, supone que da el consentimiento al tratamiento de sus datos personales para la prestación de los servicios que solicita a través de este portal y, si procede, para hacer las gestiones necesarias con las administraciones o entidades públicas que intervengan en la tramitación, y su posterior incorporación en el mencionado fichero automatizado. Podéis ejercitar los derechos de acceso, rectificación, cancelación y oposición dirigiéndoos por escrito a web@vallhebron.cat, indicando claramente al asunto "Ejercicio de derecho LOPD". Responsable: Fundació Hospital Universitari Vall d’Hebron – Institut de Recerca. Finalidad: Gestionar el contacto del usuario. Legitimación: Aceptación expresa de la política de privacidad. Derechos: Acceso, rectificación, supresión y portabilidad de los datos, limitación y oposición a su tratamiento. Procedencia: El propio interesado.